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Enregistrement W3154556383 · doi:10.1016/j.parkreldis.2021.03.032

Uptake of telehealth in Parkinson's disease clinical care and research during the COVID-19 pandemic

2021· article· en· W3154556383 sur OpenAlexaff
Vikram Shivkumar, Thyagarajan Subramanian, Pinky Agarwal, Zoltán Mari, Tiago Mestre

Notice bibliographique

RevueParkinsonism & Related Disorders · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesParkinson Study Group
Mots-clésPandemicTelehealthMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Clinical trialTelemedicineProtocol (science)Clinical researchFamily medicineDiseaseHealth careAlternative medicineInfectious disease (medical specialty)Internal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Traditionally, medical care and research in Parkinson's disease (PD) have been conducted with in-person encounters. The recent COVID-19 pandemic has profoundly impacted the delivery of in-person clinical care and clinical research. We conducted an online survey of active clinician members of the Parkinson Study Group (PSG) to evaluate the adoption of various non-face-to-face methods in clinical practice and research in PD during the COVID-19 pandemic. METHODS: We conducted a survey using the open-access online SurveyMonkey tool (http://www.surveymonkey.com). The survey had 27 items and was designed to elucidate clinical/research care before and during the COVID-19 pandemic. The survey was sent to 414 active PSG members with weekly reminders and it remained accessible for 30 days from May 2020. RESULTS: We received 142 responses, of which 133 (93.7%) provided demographic data. The clinical use of virtual visits via synchronous video conferencing increased from 39.5% pre-COVID-19 to 94.6% during the COVID-19 pandemic. Lack of access for patients (68.2%) and patient resistance (51.4%) were the top barriers for its use. Approximately 70% respondents stated that 75-100% of their research activities were suspended during the COVID-19 pandemic. Many sites had to fill out protocol deviations (38.2%), protocol exceptions (25.5%) or change their research profile due to layoffs (16.8%). The overall use of video conferencing increased from 30.3% to 64.1%. CONCLUSION: The current results suggest a need for flexibility in conducting office visits and clinical trials in PD patients. Technology has the potential to enhance patient care and convenience, when in-person visits can be challenging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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